sphere.version} ## 基于Java编码的规则配置 Sharding-JDBC的分库分表通过规则配置描述，以下例子是根据user_id取模分库，且根据order_id取模分表的两库两表的配置。 // 配置真实数据源 Map dataSourceMap = new HashMap<>(); setUsername("root"); dataSource2.setPassword(); dataSourceMap.put("ds1", dataSource2); // 配置Order表规则 TableRuleConfiguration orderTableRuleConfig = new TableRuleConfiguration(); orderTableRuleConfig der"); orderTableRuleConfig.setActualDataNodes("ds${0..1}.t_order${0..1}"); // 配置分库 + 分表策略 orderTableRuleConfig.setDatabaseShardingStrategyConfig(new InlineShardingStrategyConfiguration("user_id"

## Python for Good >>> PyCon China 2022 Python分析alpha vaults策略 主讲人：代少飞－量化开发 Python  HELLO WORLD ## 个人简介 主要从事量化开发相关工作 8.6 days ## 大纲 一、策略介绍 二、部署开发 三、使用说明 四、策略回测 ## 策略介绍 资金量有一定规模，进出中心化交易所，比较费力 第一个上线的 Uniswap v3 LP 策略 Uniswap v3 在 2021 年 5 月 5 日发布后两天，Charm 部署了其第三款产品：Uniswap v3 LP 操作策略——Alpha Vault，并且已经被证明是非常成功的产品：利润比 76%）(2156-p0)/p0 1912 - 2156 价差 gap0: 12.76% 价差四分之一 gap0_alter: 12.76%/4 = 3.19% 2021-06-23 17:30 调整时 当时价格 p1 = 1995 大区间 1391 - 2875 小区间 2006 - 2262 调仓频次 每12小时 调仓条件(简化版) 当时价格百分比 $ p_{gap} = \frac{(p_{1}-p_{0})}{p_{0}}

基础篇：webpack 基础用法 03 | 基础篇：webpack 进阶用法 04 | 进阶篇：编写可维护的webpack 构建配置 05 | 进阶篇：webpack 构建速度和体积优化策略 06 | 原理篇：通过源码掌握webpack 打包原理 07 | 原理篇：编写 Loader 和插件 08 | 实战篇：React 全家桶 和webpack 开发商城项目 ## //huayang.qq.com/polyfill_service/v2/polyfill.min.js?unknown=polyfill&features=Promise,Map,Set ## 体积优化策略总结 Scope Hoisting Tree-shaking 公共资源分离 图片压缩 动态 Polyfill ## ☐ ☐ ☐ ☐ ## 扫码试看/订阅 《玩转webpack》

现代编程思想 哈希表与闭包 Hongbo Zhang ## 回顾 ## · 表 键值对的集合，其中键不重复 简单实现：二元组列表 - 添加时向队首添加 - 查询时从队首遍历 树实现：二叉平衡树 - 基于第五节课介绍的二叉平衡树，每个节点的数据为键值对 - 对树操作时比较第一个参数 ## 哈希表 - 哈希函数/散列函数 Hash function ◦ 接口中，数据被映射到整数范围内 trait Hash { hash(Self) -> Int } ■ "这是一个非常非常长的字符串".hash() == -900478401 ## · 哈希表 ◦ 利用哈希函数，将数据映射到数组索引中，进行快速的添加、查询、修改 1. // 对于 a: Array[(Key, Value)], key: Key, value: Value 2. let 不同数据的哈希可能相同 不同的哈希映射为数组索引时可能相同 - 解决哈希表的冲突 ◦ 直接寻址（分离链接）：同一索引下用另一数据结构存储 列表 二叉平衡搜索树等 ☐ 开放寻址 ■ 线性探查：当发现冲突后，索引递增，直到查找空位放入 ■ 二次探查（索引递增 $ 1^{2}2^{2}3^{2} $ ）等 ## 哈希表：直接寻址 - 当发生哈希/索引冲突时，将相同索引的数据装进一个数据结构中

两年通信设备开发经验，四年互联网 • 五年C/C++使用经验，一年Golang ## 内容提要 ## CONTENTS • 程序开发的需求 • GoLang特性 - Go开发mysql中间件 - 整体方案 - 分表路由 - 故障切换 - 平滑扩容 - 系统运维 ## 程序开发的需求 • 语言特性精炼，容易入门 • 开发效率高，代码逻辑清晰 • 运行性能强，节省机器资源 • 部署维护方便 • 生态圈完善 ## 系统整体方案 ## • 系统功能 • 读写分离。 • 平滑上下线Mysql。 • 主备自动切换(主-主模式)。 • 分表设计——按照Hash分表 • 分表设计——按照范围分表(年、月、日、整形) • 数据库表在多个mysql实例间平滑扩容 - 大表拆分为多个子表情况下的平滑扩容 ## 系统整体方案 ## • 现存问题 • 数据库访问基本采用直连方式 - 无法满足数据访问平台化要求 为什么采用Go来实现 go诸多优点，可用性高 go处理mysql的binlog有知识积累 • 公司大规模推广使用go ## 分表路由逻辑 ## · 分表规则 - 哈希分表：shardkey通过Hash函数分表 • 分段分表：按照年、月、日或者整形范围分表 本质上哈希分表与分段分表都是一样，只是其Hash方式不同，使得看起来有两种不同的数据组织方式。 ## 故障主备切换 ## • 故障情形 •

## TokuDB索引结构 网易杭州研究院---胡争（博客：openinx.github.io） ## TokuDB简介 - 基于分形树实现的MySQL存储引擎 • Tokutek公司2007年研发，2013年开源 • 2015年Percona公司收购Tokutek公司 • TokuDB内部的K-V存储引擎为ft-index • TokuMx: ft-index + MongoDB Server层代码 插入性能大大高于InnoDB（分形树vs B+树） • 查询性能略低于InnoDB - 在线执行DDL操作（不阻塞写操作） • 超高压缩率（TokuDB 4M vs InnoDB 16K） 更高性能，更低成本！ ## 分形树索引结构（一）  ## 分形树结构（二） BasementNode (OMT) - 弱平衡二叉树 – 增删改查期望复杂度 $ O(\log N) $ • 页大小默认4M。 - 扇出fanout默认 $$ 4,16 $$ 区间。 ## 分形树结构（三） ## • 叶子节点 - 数据量维持在 $$ 1M,4M $$ 区间 - 数据量小于1M则合并 - 数据量大于4M则分裂。 ## • 非叶子节点 - 扇出（fanout）维持在

了基本的分布式数据存储，还提供了更高级更灵活的特性，譬如多种分布策略、多级分区以及多态存储。  ## 数据分布策略 Greenplum 6 提供了以下 3 种数据分布策略: 哈希分布 (Hash Distribution) 随机分布 哈希分布是分布式数据库最为常用的数据分布方式。根据用户自定义的分布键计算哈希值，然后将哈希结果映射到某个 Segment 上。在 Greenplum 6 中，默认采用一致性哈希(Jump Consistent Hash)分布策略。 当增加一个新的节点时，需要对原有数据进行重新映射。一致性哈希则保证了在重新映射的过程中，tuple 要么保留在原有节点中，要么迁移至新的节点中，从而实现最小数据迁移。  ## 随机分布与复制分布 随机分布则采用随机的方式将数据存储到不同的节点。当不确定一张表的哈希分布键，或者是不存在合理的避免数据倾斜的分布键时，即可采用随机分布的方式。 复制分布则表示整张表在每个节点上都有一份完整的拷贝，假设我们有 100 个节点，复制表则会将数据保存 100 份。复制表可避免生成分布式查询计划，而是生成本地计划，从而避免数据在集群的不同节点间移动。

·2011年 百度电子商务事业部 ·有啊商城的开发 ·2010年毕业于中科院计算所 ## 美国点评 技术团队 ## Outline ·美团点评酒旅业务简介 ·基于用户画像的召回策略演进 ·基于L2R的排序策略优化 ·从海量大数据的离线计算到高并发在线服务的推荐引擎架构设计 ·推荐在美团点评酒旅的应用实践 ## 人工智能应用 |CriticalDigital World|CriticalPhysical 故宫博物院(5A) ★★★★★ 4.8分  票 跟团 套餐 小汤山镇 | 22.7km 150827人消费 颐和园(5A) 王府井/东单 | 12.7km ★★★★★ 4.6分  需求个性化 故宫博物院(5A) 12.6km 4.8分 | 25546人评价 门票、套餐、线路游等优惠 ¥5 起 已售150856 ## 本异地差异大 中国联通 上午11:55 北京 第五届北京农业嘉年华 第五届北京农业嘉年华 一 猜你喜欢

框架版本 前端构建工具 / 版本 红黑榜 ☑构建产物大小 ☑构建成功率 ☑构建耗时 ▶ 应用健康分  ## 应用健康分 ▶ 应用稳定性 ▶ 页面加载时长 ▶ 可用时长 应用稳定性 用戶感知层 apm ▶ 基线健康度 代码质量 代码质量  ## 应用健康分 ▶ 应用稳定性 ▶ 页面加载时长 ▶ 可用时长 apm ▶ 基线健康度 框架视角：Node.js 版本 依赖视角：有风险的、落 构建部署质量 构建：成功率、时长、产部署启动：成功率、时长

作为示例，但这里的策略同样适用于其他分布式存储机制。本文中介绍了各种访问方法，还通过一个具体示例说明了其中一种访问方法的实现。 ## 外部 Hadoop 数据的访问方法 要从 Oracle 数据库里访问某个文件系统中的外部文件或外部数据，最简单的方法莫过于使用外部表。请参阅这里了解外部表。 外部表以表的形式展示存储在文件系统中的数据，并且可在 SQL 查询中完全透明地使用。因此，可以考虑用外部表从 Oracle 文件系统）中存储的数据。遗憾的是，常规的操作系统无法调用外部表驱动直接访问 HDFS 文件。FUSE（File System in Userspace）项目针对这种情况提供了解决方法。有多种 FUSE 驱动程序支持用户挂载 HDFS 存储，并将其作为常规文件系统处理。通过使用一个此类驱动程序，并在数据库实例上挂载 HDFS（如果是 RAC 数据库，则在其所有实例上挂载 HDFS），即可使用外部表基础架构轻松访问 HDFS 文件。 用数据库内置的 MapReduce 通过外部表进行访问 在图 1 中，我们利用 Oracle Database 11g 实现本文所述的数据库内的 mapreduce。通常情况下，Oracle Database 11g 中的并行执行框架足以满足针对外部表大多数的并行操作。 在有些情况下（例如，如果 FUSE 不可用），外部表方法可能不适用。Oracle 表函数提供了从 Hadoop 中获取数据的替